新行业拓展和新客户开发不顺利,可再生能源设计对于测试声音和运动传感器的使用是不必要的

【电工电气网】讯  光谱是复色光经过色散系统分光后,被色散开的单色光按波长大小而依次排列的图案,全称为光学频谱。根据物质的光谱来鉴别物质及确定它的化学组成和相对含量的方法叫光谱分析。其具有灵敏、迅速的优点。现代光谱分析仪器有原子发射光谱仪、原子吸收光谱仪(原子吸收分光光度计)、红外光谱仪等。  近年来,国内外光谱技术越来越先进,而且针对于市场需求也有新的光谱仪器陆续研发出来,广泛应用于水质分析、土壤分析、环境分析以及农产品、食品、化妆品分析等。聚焦光谱技术,关注其对相关领域起到的推动作用。  近日从中科院合肥物质科学研究院获悉,由该院技术生物所研发的新一代光谱尿素质量在线监测系统在合作企业试运行成功,成功攻克尿素质量在线监测难题。  科研人员利用近红外漫反射光谱(NIR)定量分析技术建立了尿素中尿素、缩二脲和水分含量模型,并在此基础上研发出生产线上在线监测尿素质量的装置。通过反复调试改进,克服了工业现场震动大、化肥移动速度快对测量精度的影响。据介绍,此次试运行为期7天,顺利通过了尿素盲样分析和在线检测测试,结果表明,该装置运行稳定、检测精准度高、重复性好,对尿素含量、缩二脲和水分检测精度均达到国家质量标准。  首博引入激光共焦拉曼光谱仪“问诊”瓷器陶器健康状况  科技进入博物馆,越来越多珍贵文物背后的故事被挖掘出来。在首都博物馆中,工作人员利用激光共焦拉曼光谱、X射线衍射仪、扫描电子显微镜等仪器对陶瓷文物等进行检测。据悉,激光共焦拉曼光谱可以对有机及部分无机物质进行定性、定量分析和测定分子结构,比如对绘画的颜料、陶瓷的釉料等进行分析。  通过科学技术和分析仪器对文物进行保护起到越来越重要的作用,它们让更多文物“活”起来,对加强国内物质文化遗产领域的信息交流有着重大意义。  光透射比是检测太阳镜产品的一项关键指标。按照标准要求,不同类别的太阳镜产品,光透射比应该满足不同的指标。金属镍是日常生活中常见的一种元素,在制造合金首饰、太阳镜时适量添加镍可以增加首饰的光亮度,同时起到耐腐蚀的作用。  目前,《饰品
有害元素限量的规定》《首饰 镍释放量的测定
光谱法》两个标准,其中规定与人体皮肤长期接触的制品中镍释放量应不大于0.5微克每平方厘米每星期。通过该技术进行检测,将有效检测劣质产品。  过去的2016年里,食品行业出台了不少影响深远的政策法规来促进和保障行业的健康快速发展,在政策的推动下整个食品安全检测、认证市场迎来了巨大前景规模的同时,也催生了一批创企的诞生,“农彩汇”就是其中一家。  农彩汇是一家食品快速检测设备全产业链运营商,检测设备通过近红外光谱
(NIR)
与光学生物技术,来计算检测食品的分子结构,并借助高级算法将各种食品特征和化学计量数据模型,用以进一步的食品健康数据分析。目前该设备只支持果蔬食品的检测。  当前,国家的政策法规为仪器的市场发展提供有力保障,大量的科研机构和企业也为仪器发展提供了源源不断的创新、创造力。随着光谱产业发展平稳推进,各领域对该技术的需求量递增不减,其市场前景将更为广阔。  今后光谱仪器仍会沿着上世纪末已开始的应用面拓宽、转移的方向发展,将由传统科技基础学科(理、化、天文、生物)、矿物分析、工业产品质量控制等理论研究、物质生产领域继续向生物医学、环境生态、社会安全、国防建设等与人直接相关的领域拓展。  可以预计,今后相当长时期内光谱仪器事业仍然将继续拓展应用面:科技部门将不断提出开发出新的应用领域或新的应用要求,尤其是直接与人相关的应用新要求。仪器研发、生产单位会不断根据种种新的应用需求推出种种新颖光谱仪器,而且市场前景将会成为光谱仪器或系统的研发、生产重点。在多领域大发展形势下,光谱分析检测的应用会不断更新,广大的光谱分析用户会开发出种种新的光谱分析方法,提出新的应用要求和对新颖光谱仪器的开发要求。

【电工电气网】讯  高端低压电器系统解决方案专家。公司创办于
1999年,经营团队主要来自于天水213机床电器厂和TCL
国际电工,有着30年左右的从业经验,行业理解深刻。公司成立至今保持了20%以上的收入复合增速,能够持续为投资者创造价值。  公司将从格局分散、国企为主的S2市场中脱颖而出。公司定位于“S2”市场,为此保持了较高的研发投入、研发占营收比重达7%以上,终端和控制电器的毛利率接近40%。随着消费升级的持续进行,用户对产品性能和质量的要求将提高,行业结构将从目前的梯形分布转变为纺锤形,S2市场有望变大;另一方面,S2市场以国企和国有改制企业为主,和这类对手相比,公司在产品定制化开发、行业营销、系统解决方案和融资渠道上均占优势,有望脱颖而出,成长为S2市场中的新寡头企业。  区域+行业的矩阵式销售架构。公司80%的收入来自于经销商,但客户开发和维护、产品定价、售后服务等核心工作均由公司完成,经销商仅负责物流、交付和回款。公司设立建筑配电、新能源及工控、能源与基础设施三大行业BU
以及十八个大区,下辖近80个办事处和150余家经销商,行业和地域覆盖全面。  立足行业营销,新行业和新客户带来确定性增长。公司聚焦房地产、电信、新能源、工控等重点行业的标杆客户,如万科、华为等;以差异化战略开发客户,捕捉客户的个性化需求后由市场、技术、制造、采购等部门组成的项目攻关团队快速为客户提供定制化产品和解决方案,为其提高性能、节约成本。在开拓的行业还有数据中心、石化、冶金、制冷、起重、轨交等。  投资建议:两期募投项目达产后,公司的总产能可以支撑35亿元左右的产值,假设维持15%左右的净利率不变,中期的净利润可达到5到6亿元,市值也具备较大的成长空间。预测17、18、19年EPS
分别为0.42、0.54和0.68元,PE
分别为27、21和17X。首次覆盖给予“推荐”评级。  风险提示:原材料价格上涨侵蚀利润;新行业拓展和新客户开发不顺利;新的竞争对手进入,产品价格大幅下滑。

【电工电气网】讯  据麦姆斯咨询报道,研究人员已设计出集成声音和运动传感器的物联网(IoT)网络,用以估算公共空间利用率。这些想法可以应用于其它物联网传感器网络。  《智慧城市中传感器与公共空间利用率监测的融合》(Sensor
Fusion for Public Space Utilization Monitoring in a Smart
City)是物联网产品设计人员、开发人员和实施人员的最佳读物。它通过设计系统来测量城市的空间利用率,权衡传感器选择和校准、电源选择、网络设计、数据清理和规范化、以及数据处理等各个因素。该方法可以推广到任何物联网网络的设计。该论文堪称为关于如何构建物联网的完美案例研究。  新加坡科技与设计大学的Billy
Pik Lik Lau、Nipun Wijerathne和Chau Yuen以及澳大利亚科廷大学的Benny Kai
Kiat
Ng指出论文中最有意思的一点的是,他们如何与传感器匹配,获取正确分辨率的数据来估计空间利用率,并建立一个测试平台,最大限度地减少大范围实施的问题。为了测量空间利用率(一个空间在多个时间间隔内的人口数量),他们选择了声音和运动传感器以及两者的融合。该论文所使用的方法可适用于其它类型的传感器。  声音传感器相比视频传感器,更多地被用来检测活动。这似乎违反直觉,但仅仅是因为人类的感官更具视觉支配力。摄像头在从成本上计算是昂贵的,并且处理数据量的增加需要在网络中使用更昂贵和更强大的计算机。在大规模部署中,这会增加成本,但不会提高测量的准确性。更多的计算能力会增加耗电量,超出太阳能电池的供电能力和成本。而视频数据的云处理需要大量的网络带宽和存储空间,增加了成本。最后,由于隐私问题,部署摄像机需要许可,这将在研究所在地新加坡部署时构成问题。  可再生广域传感器网络(RWSN)解决了硬件连接电源和需要更换电池的问题。可再生能源设计对于测试声音和运动传感器的使用是不必要的,因为这个有限的七节点网络中的硬件连接电源或电池不会很昂贵。需要大规模部署该传感器网络可能是选择可再生能源的原因。  可再生广域传感器网络采用低功耗的XBee模块(IEEE
802.15.4),将XBee接收器与Raspberry
Pi(树莓派)连接,把数据回传至云存储。研究人员使用Xbee中继器,构建了无线网状网络来增加覆盖范围。该网络由太阳能电池板和电池存储供电,两者的尺寸都包含在内,所以物联网系统设计师可以根据不同的太阳光束来调整太阳能电池板和电池的尺寸以适应当地情况。  据麦姆斯咨询介绍,不同的环境监测传感器节点包括气压计、温度计、光度计、电阻式雨量传感器、紫外线(UV)指数传感器、湿度传感器、运动和噪声传感器。这些节点在物联网网络中,可以提供校准数据来消除如雨水造成的声音读数干扰等环境条件的影响。  低价的热释电红外(PIR)传感器,也被称为无源红外传感器,被用来检测运动。而低价的模拟声音传感器,基本上是MEMS麦克风,被用来录制声音。  PIR传感器在白天特别是下午会有很多错误数据输出。为了消除这些错误,校准模块可以用于数据预处理。现场地面实况测量的误报与明亮的日光相关,校准模块能计算误报的概率并进行调整,然后把数据进行正态统计。  环境条件如降雨等的环境误差,可以通过使用无监督的机器学习方法,使得研究人员能够利用群集找到声音数据的相似模式来消除。群集简单地分类如降雨的声音等相似的数据集,然后可以从数据中删除。同样,背景噪音也可以被消除。  来自PIR和声音传感器的标准化和校准数据使用研究人员选择的算法进行融合,以预估整个测试区域的七个节点的空间利用率。该预估是基于现场观察经验和七个节点的融合数据的比较。  该论文阐述了构建低成本精确物联网系统的硬件、通信、传感器和数据处理设计的考虑因素。它还解释了消除由PIR运动传感器捕获的数据中的误报,如何描述来自人类活动的噪声特征,消除诸如降雨和背景噪声之类的环境误差以准确地估计单个节点和整体测试平台的利用率等挑战。  物联网网络需要具备大规模实施、以及证明经济或社会回报可抵消设计和开发成本的潜力。设计和开发需要一个多学科团队,并具备一些专业技能,尤其是统计学和机器学习等子领域的传感器工程和高等数学知识。数学技能可用在校准数据和背景噪音消除;传感工程技能可以用在低成本获取正确分辨率数据。认真建设物联网传感器网络的企业们可能需要聘用具备传感器和数学技能的专业人士。